ปัจจุบันคงไม่มีใครปฏิเสธความสำคัญของ Big Data โดยเฉพาะการขับเคลื่อนสู่ Thailand 4.0 ที่เป็นการเข้าสู่ยุค Data-driven อย่างสมบูรณ์ ทุกสิ่งอย่างจะถูกขับเคลื่อนอยู่บนฐานข้อมูล ทำให้มีการใช้ประโยชน์จาก Big Data แพร่หลายมากขึ้น โดยเฉพาะข้อมูลที่รวบรวมจากพฤติกรรมและกิจกรรมที่เกิดขึ้นจริง ที่วันนี้กลายเป็นขุมทรัพย์ที่ผู้ประกอบการสามารถนำไปวิเคราะห์เพื่อให้ได้ Insight ที่เป็นประโยชน์สำหรับการดำเนินธุรกิจ สร้างความเข้าใจความสัมพันธ์ในรูปแบบใหม่ๆ นำไปคาดการณ์พฤติกรรมผู้บริโภคในเชิงลึกได้มากกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมในอดีต
การตื่นตัวในการนำข้อมูลไปใช้ของภาคธุรกิจที่เพิ่มมากขึ้น เป็นหนึ่งสิ่งที่ช่วยสะท้อนความสำคัญและการเติบโตของ Big Data ในประเทศไทยได้เป็นอย่างดี โดย คุณวิธาน เจริญผล ผู้อำนวยการคลัสเตอร์ธุรกิจบริการ ศูนย์วิจัยเศรษฐกิจและธุรกิจ (Economic Intelligence Center) หรือ EIC ธนาคารไทยพาณิชย์ ให้ข้อมูลว่า จากการสัมภาษณ์บริษัทชั้นนำของไทยจากหลากหลายอุตสาหกรรมรวม 62 แห่ง เมื่อเดือนกันยายน 2017 ที่ผ่านมา พบว่า บริษัทไทยส่วนใหญ่กว่า 56% เริ่มใช้ Big Data แล้ว โดยส่วนใหญ่ยังมุ่งเน้นการใช้เพื่อ
1. พัฒนาการขายและการตลาดเป็นหลัก เช่น การตั้งราคาและจัดโปรโมชั่นให้เหมาะกับกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย
2. ใช้ประโยชน์เพื่อการปรับปรุงสินค้าและบริการให้ตอบโจทย์ความต้องการของผู้บริโภคยุคใหม่ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
ขณะที่ภาคการผลิตสนใจนำข้อมูล Big Data ไปใช้ในการวิเคราะห์เพื่อเพิ่ม Productivity ในกระบวนการผลิตและการดำเนินงาน เช่น คาดการณ์จำนวนผลผลิตที่เหมาะสม รวมทั้งลดข้อผิดพลาดในสายพานการผลิต เป็นต้น
Big Data ยังโตไม่หยุด ขยายตัวปีละ 20-25%
พร้อมทั้งยังได้ประเมินว่าตลาด Big Data ของไทย ซึ่งสะท้อนจากรายได้การให้บริการการขายซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ จะขยายตัวราว 20% ต่อปี โดยมีปัจจัยผลักดันมาจากการเติบโตของ IoT โซเชียลมีเดีย รวมถึงความต้องการใช้ข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ของธุรกิจที่เพิ่มมากขึ้น
โดยรายได้จากการวิเคราะห์ Big Data โดยผู้ให้บริการมืออาชีพ และรายได้จากการขายข้อมูลจะมีสัดส่วนใหญ่ที่สุด ขณะที่ Big Data ที่เป็นข้อมูลดิบ หรือมีเนื้อหาที่มีมูลค่าเพิ่ม (Value-added Content) เช่น ข้อความในโซเชียลมีเดียที่ถูกคัดกรองแล้ว จะมีการซื้อขายกันผ่านสัญญาระหว่างบริษัท หรือการเป็นพันธมิตรทางธุรกิจ
“มูลค่าตลาดของ Big Data ในไทยจะเพิ่มสูงขึ้นจาก 6.5 พันล้านบาท ในปี 2017 เป็น 13.2 พันล้านบาท ในปี 2022 หรือเติบโตเฉลี่ย 20% ต่อปี ขณะที่ในแง่ปริมาณการเติบโตของจำนวนข้อมูลทั่วโลก มีปริมาณเพิ่มขึ้นเฉลี่ย 25% ต่อปี โดยจะมีปริมาณข้อมูลเพิ่มจาก 78 เอกซาไบต์/เดือน ในปี 2016 โดยคาดว่าจะเพิ่มเป็น 125 และ 190 เอกซาไบต์/เดือน ในปี 2018 และ ปี 2020 ตามลำดับ
นอกจากนี้ ยังมองเห็นพัฒนาการในการใช้ Big Data เพื่อช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าใจรูปแบบพฤติกรรมใหม่ๆ ของผู้บริโภคที่มีความซับซ้อนมากขึ้น จากการสำรวจของ EIC ที่สำรวจกลุ่มตัวอย่าง 5,701 คน ในเดือนกุมภาพันธ์ 2017 พบว่าผู้บริโภคไทยกว่า 80% คาดหวังให้สินค้าและบริการมีลักษณะตามที่ตนเองต้องการมากที่สุด โดยยกให้คุณภาพมีความสำคัญเป็นอันดับหนึ่ง และยังมีแนวโน้มที่จะมีความภักดีต่อแบรนด์น้อยลง
“การนำ Big Data มาใช้จะช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าใจผู้บริโภคในเชิงลึก จากพฤติกรรมที่เกิดขึ้นจริงจากข้อมูลหลากหลายรูปแบบ และสามารถวางกลยุทธ์ได้ตรงใจผู้บริโภคแต่ละรายมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการทำการตลาดส่วนบุคคล (Personalized Marketing) การตั้งราคาให้เหมาะสม (Price Optimization) รวมถึงการนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง (Cross-Selling) เป็นต้น ซึ่งต่างจากแนวทางการศึกษาผู้บริโภคในรูปแบบเดิมที่เลือกใช้แบบสอบถาม หรือการทำ focus group ที่อาจจะไม่สามารถตอบโจทย์ผู้บริโภคได้แท้จริง”
Beyond Marketing Tool สู่ Business Total Solutions
นอกจากความคุ้นเคยกันดีในฐานะเครื่องมือคู่ใจของนักการตลาด ในการรวบรวม Big Data เพื่อนำไปวิเคราะห์ออกแบบสินค้า บริการ หรือแคมเปญต่างๆ ให้โดนใจและสร้างความพึงพอใจผู้บริโภคได้มากที่สุด รวมทั้งรักษา Loyalty และเพิ่ม Engagement เพื่อให้ผู้บริโภคยังคงอยู่กับแบรนด์ ท่ามกลางการแข่งขันและตัวเลือกที่มีอยู่รายรอบ
แต่วันนี้บทบาทของ Big Data ยกระดับจากการนำไปใช้เป็นเครื่องมือทางการตลาด มาเป็นเครื่องมือในการช่วยให้ธุรกิจสามารถบริหารจัดการองค์กร รวมถึงบริหารจัดการทรัพยากรต่างๆ ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเฉพาะปัญหาหลักที่เป็นความท้าทายสำคัญของบริษัทไทย 3 ด้าน ได้แก่ ต้นทุนการดำเนินงานที่สูงขึ้น ผลิตภาพการผลิตมีอัตราการเติบโตถดถอยลง และการเปลี่ยนงานบ่อยของคนรุ่นใหม่ สะท้อนให้เห็นว่าการใช้ Big Data ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรใหม่ๆ มากขึ้น
“ธุรกิจสามารถพัฒนาองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยการวิเคราะห์ Big Data เข้ามาช่วย ทั้งในเรื่องของการประหยัดต้นทุน การเพิ่ม Productivity ผ่านการปรับปรุงระบบการผลิตและระบบงานภายในองค์กรให้สามารถเก็บรวบรวมข้อมูลต่างๆ ในรูปแบบดิจิทัล เช่น การติดตั้งเซ็นเซอร์ในสายการผลิตเพื่อจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่และนำมาวิเคราะห์ จะทำให้ผู้ผลิตทราบและคาดการณ์ถึงจุดที่จะเป็นปัญหาและต้องการการแก้ไขหรือปรับปรุงอย่างเร่งด่วน ทำให้สามารถเข้าไปจัดการได้ทันท่วงที ซึ่งจะช่วยลดการสูญเสียและเพิ่มผลิตภาพในสายพานการผลิต”
นอกจากนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ นอกเหนือจากผลตอบแทนการทำงาน เช่น อายุ ระยะเวลาการเดินทางมาทำงาน การโพสต์บนโซเชียลมีเดีย ลักษณะการพักผ่อน ช่วยส่งสัญญาณเกี่ยวกับพนักงานที่มีโอกาสเสี่ยงต่อการลาออก อีกทั้งยังพบด้วยว่าการย้ายแผนกงานมีความสำคัญไม่แพ้การเลื่อนขั้นโดยสามารถช่วยเพิ่มโอกาสรักษาพนักงานให้อยู่กับองค์กรได้ 48% และสามารถช่วยหาคนที่มีความเหมาะสมกับงานได้ดีขึ้น จึงมีแนวโน้มที่จะอยู่กับองค์กรในระยะยาว และช่วยรักษาพนักงานให้อยู่กับองค์กรได้นานขึ้น แก้ปัญหาการเปลี่ยนงานบ่อยๆ ของคนรุ่นใหม่ และยังต่อยอดไปสู่การทำ Employee Engagement ต่างๆ ในอนาคตได้ด้วย”
ยิ่งข้อมูล Real-Time ยิ่งทรงพลัง
ธุรกิจที่จะใช้ประโยชน์จากากรต่อยอด Big Data มากที่สุด อาทิ ธุรกิจค้าส่งค้าปลีก ขนส่งและโลจิสติกส์ โทรคมนาคมและสื่อ เนื่องจากข้อมูลมีความพร้อมเพราะใช้งานดิจิทัลมานานจึงมีข้อมูลจำนวนมาก และส่วนใหญ่อยู่ในภาคบริการที่ใกล้ชิดกับลูกค้า จึงมีข้อมูลเก็บไว้มาก เช่น ข้อมูลการเลือกดูและซื้อสินค้าจากแพลตฟอร์มออนไลน์ ข้อมูลจาก GPS ที่ติดตั้งอยู่ในพาหนะขนส่ง ข้อมูลพฤติกรรมการใช้บริการโทรศัพท์แบบ Voice และ Data ซึ่งข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้หลายด้านเพื่อสร้างแต้มต่อเหนือคู่แข่ง เช่น การนำเสนอโปรโมชั่นให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละราย เป็นต้น
EIC ยังได้แนะนำให้บริษัทส่วนใหญ่ปรับตัวสู่ความเป็นดิจิทัล เพิ่มความสามารถในการรวบรวมและสร้างข้อมูลขนาดใหญ่ รวมทั้งพัฒนาสู่การนำมาใช้แบบ Real-time มากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการสร้างแพลตฟอร์มซื้อขายและติดต่อลูกค้าทางออนไลน์ สร้างเพจโซเชียลมีเดีย ติดตั้งเซ็นเซอร์ในสายพานการผลิต และนำข้อมูลภายนอกมาประกอบการวิเคราะห์กับข้อมูลภายในบริษัท เพื่อตามให้ทันเทรนด์ของผู้บริโภคที่เป็น Smart Consumer และธุรกิจที่เป็น Smart Company
อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ Big Data ยังมีความท้าทายอยู่มาก ไม่ว่าจะเป็น 1. เรื่องคุณภาพของข้อมูล 2. การเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคล 3. การตั้งโจทย์และเลือกใช้ข้อมูลที่เหมาะสม และ 4.ความพร้อมของบุคลากร
เพราะลักษณะของ Big Data จะมีปริมาณข้อมูลมหาศาล ไม่เป็นระเบียบ ไม่มีรูปแบบและโครงสร้างแน่นอน จึงเป็นความท้าทายของผู้ประกอบการในการเลือกข้อมูลมาใช้ และกลั่นกรองให้ได้ข้อมูลที่มีคุณภาพและเหมาะสมกับโจทย์ที่ต้องการ ซึ่งจำเป็นต้องอาศัยบุคลากรที่มีความสามารถในการจัดระบบข้อมูลและสร้างแบบจำลอง โดยสามารถใช้เครื่องมือการวิเคราะห์ที่เหมาะสม เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตอบโจทย์วัตถุประสงค์และเป้าหมายที่ได้วางไว้ ภายใต้กรอบเวลาที่ต้องทันต่อพฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว